一种基于GIS的地质灾害预警方法及系统

技术领域

本发明涉及地质灾害监控领域，具体而言，涉及一种基于GIS的地质灾害预警方法及系统。

背景技术

地质灾害是一种常见且破坏性强的自然灾害，其预警对于防范和减少灾害带来的损失具有重要意义。然而，传统的地质灾害预警方法通常依赖于人工现场巡查或基于历史数据的统计预测，这种方法效率低、准确性不高且无法实时响应。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于GIS的地质灾害预警方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供一种基于GIS的地质灾害预警方法，包括：

获取目标区域的原始GIS数据，并从所述原始GIS数据中获取目标遥感图像；

将所述目标遥感图像输入预先训练的目标地质灾害识别模型中，得到所述目标区域对应的当前灾害类型；

根据所述灾害类型，生成对所述目标区域的预警信息。

第二方面，本发明实施例提供一种服务器系统，包括服务器，所述服务器用于执行第一方面所述的基于GIS的地质灾害预警方法。

相比现有技术，本发明提供的有益效果包括：采用本发明公开的一种基于GIS的地质灾害预警方法及系统，通过获取目标区域的原始GIS数据，并从这些数据中提取目标遥感图像。然后，将这些目标遥感图像输入到一个预先训练好的地质灾害识别模型中，以得到目标区域当前的灾害类型。最后，根据所识别的灾害类型，生成针对目标区域的预警信息。如此设计，能够通过使用专门训练的模型对遥感图像进行解析，能够更准确地识别和预测潜在的地质灾害，且能够实时获取和处理GIS数据，快速生成并发布灾害预警信息，为对应人员提供决策依据，从而及时采取防范措施，降低灾害带来的损失。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的基于GIS的地质灾害预警方法的步骤流程示意框图；

图2为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图1为本公开实施例提供的基于GIS的地质灾害预警方法的流程示意图，下面对该基于GIS的地质灾害预警方法进行详细介绍。

步骤S201，获取目标区域的原始GIS数据，并从所述原始GIS数据中获取目标遥感图像；

步骤S202，将所述目标遥感图像输入预先训练的目标地质灾害识别模型中，得到所述目标区域对应的当前灾害类型；

步骤S203，根据所述灾害类型，生成对所述目标区域的预警信息。

在本发明实施例中，示例性的，假设正在研究一个潜在的滑坡灾害区域，该区域包括土地覆盖、高程、降雨量等各种地理信息。首先收集该区域的原始GIS数据，例如卫星图像、数字高程模型(DEM)以及土地利用数据。然后，根据这些原始GIS数据提取出目标遥感图像，如使用遥感影像处理技术将卫星图像转换为需要的形式。已经通过大量的地质灾害影像数据集对一个深度学习模型进行了训练，使其能够自动识别不同类型的地质灾害，如滑坡、泥石流等。现在，将前面获取的目标遥感图像输入该预先训练的地质灾害识别模型中。模型会分析图像中的特征，并将其与已知的地质灾害类型进行比对，最终输出所述目标区域对应的当前灾害类型。根据前面步骤中得到的当前灾害类型，可以根据之前的研究和经验，制定相应的预警规则和策略。例如，如果目标区域的当前灾害类型被识别为滑坡，可以根据历史数据和监测站点的信息，判断当前的地质条件是否达到了滑坡发生的临界点。如果是的话，可以生成针对该区域的预警信息，包括可能的预警级别、建议采取的紧急措施等，以便工作人员和居民能够及时做出反应。

在一种可能的实施方式中，所述目标地质灾害识别模型是通过以下方式获取的。

(1)获取样本遥感图像和地质灾害识别模型，所述样本遥感图像配置有灾害类型标签，所述地质灾害识别模型包括至少两个地质灾害识别子模型；

(2)基于每个地质灾害识别子模型分别对所述样本遥感图像执行识别操作，得到所述每个地质灾害识别子模型各自确定的预测特征和地质灾害类型；

(3)根据所述每个地质灾害识别子模型分别对应的第一代价函数和第二代价函数，得到目标代价函数；根据所述目标代价函数对所述每个地质灾害识别子模型执行训练流程，得到目标地质灾害识别模型；

其中，第一地质灾害识别子模型对应的第一代价函数用于衡量所述第一地质灾害识别子模型确定的地质灾害类型与所述灾害类型标签之间的偏差，所述第一地质灾害识别子模型对应的第二代价函数用于衡量所述第一地质灾害识别子模型确定的第一预测特征与每个第二预测特征之间的偏差，所述第一地质灾害识别子模型为所述每个地质灾害识别子模型中的任一地质灾害识别子模型，所述每个第二预测特征为所述每个地质灾害识别子模型中除所述第一地质灾害识别子模型外的每个地质灾害识别子模型确定的预测特征。

在本发明实施例中，示例性的，在地质灾害预警方法的研究中，收集了大量不同类型的样本遥感图像，这些图像涵盖了各种地质灾害情况。同时，也准备了一个地质灾害识别模型，该模型由多个地质灾害识别子模型组成，每个子模型专门用于识别特定类型的地质灾害。为了训练和评估这些模型，对样本遥感图像进行了人工标注，给每个图像添加了相应的灾害类型标签。将每个地质灾害识别子模型分别应用于样本遥感图像，通过执行识别操作，每个子模型可以确定预测特征和地质灾害类型。例如，第一个子模型可能会根据图像中的纹理、颜色和形状等特征来确定预测特征，并预测出滑坡这一地质灾害类型；第二个子模型可能会关注图像中的水体分布和地形起伏等特征，并预测出洪涝这一地质灾害类型。为了提高地质灾害识别模型的准确性和鲁棒性，为每个地质灾害识别子模型定义了一对代价函数。第一代价函数用于衡量该子模型确定的地质灾害类型与样本遥感图像的灾害类型标签之间的偏差。第二代价函数用于衡量该子模型确定的预测特征与其他地质灾害识别子模型确定的预测特征之间的偏差。根据这些代价函数，可以计算出目标代价函数，并使用该代价函数对每个地质灾害识别子模型进行训练优化，以得到最终的目标地质灾害识别模型。

值得说明的是，当地质灾害识别子模型对样本遥感图像执行识别操作时，会生成预测特征。预测特征是指子模型根据输入的遥感图像通过算法或模型计算得到的数值或特征向量，用于描述该图像中存在的地质灾害的特征。举例来说，假设正在使用卫星图像来进行地质灾害预警，其中一个地质灾害识别子模型专门用于识别滑坡。对于这个子模型，它可能通过分析图像中的纹理、颜色和形状等特征来确定预测特征。具体地，子模型可能会计算图像中土地表面的纹理变化程度，比如斑驳不均的斜坡区域，与平整的稳定区域相比具有更大的纹理变化。此外，子模型还可以分析图像中的颜色分布，例如，滑坡区域可能呈现出较暗或较饱和的颜色特征。同时，子模型还可以关注图像中物体的形状信息，例如，滑坡区域通常具有凹陷或裂缝等非正常形状。这些计算和分析过程将在地质灾害识别子模型中组成预测特征。预测特征的维度和类型将根据使用的算法和模型而有所不同，可以是一维或多维的数值向量。在上述示例中，每个地质灾害识别子模型都会生成自己独特的预测特征。这些特征描述了该子模型对于特定地质灾害类型的判断依据。通过比较不同子模型生成的预测特征，可以评估它们之间的差异和相似性，并根据目标代价函数进行训练和优化，以得到更准确和可靠的地质灾害识别模型。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述每个地质灾害识别子模型分别对应的第一代价函数和第二代价函数，得到目标代价函数的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)获取多样性增强代价函数，所述多样性增强代价函数用于加强所述每个地质灾害识别子模型各自确定的预测特征之间的多样性；

(2)根据所述每个地质灾害识别子模型分别对应的第一代价函数、第二代价函数以及所述多样性增强代价函数，得到所述目标代价函数。

在本发明实施例中，示例性的，在地质灾害预警方法中，致力于提高地质灾害识别模型的多样性。为此，设计了一种多样性增强代价函数，该代价函数旨在通过约束和优化方式来增强各个地质灾害识别子模型之间的差异性。具体而言，这个多样性增强代价函数可以根据子模型之间的预测特征差异程度进行计算，以促使每个子模型更独特和多样化地确定预测特征。基于前面的示例，假设有两个地质灾害识别子模型，分别用于滑坡和洪涝的识别。对于滑坡子模型，定义了第一代价函数来衡量其预测结果与标签之间的偏差；同时，定义了第二代价函数来衡量滑坡子模型预测特征与洪涝子模型预测特征之间的差异性。此外，还引入了多样性增强代价函数，以加强两个子模型之间预测特征的多样性。通过将这些代价函数结合起来，可以得到目标代价函数。目标代价函数综合考虑了每个地质灾害识别子模型的准确性、预测特征差异性和多样性。通过最小化目标代价函数，可以通过训练流程对每个子模型进行优化，以使其在地质灾害识别任务中达到更好的性能。

在一种可能的实施方式中，前述第一地质灾害识别子模型对应的第二代价函数的获取方式，可以通过以下示例执行实施。

(1)根据所述每个第二预测特征，得到第一预期输出；

(2)根据所述第一预测特征和所述第一预期输出，得到所述第一地质灾害识别子模型对应的第二代价函数。

在本发明实施例中，示例性的，假设有一个地质灾害识别子模型A，用于识别洪涝。该子模型基于遥感图像进行洪涝识别，并生成第二预测特征，描述了图像中存在洪涝的情况。为了获取子模型A对应的第二代价函数，需要将第二预测特征转换为第一预期输出。具体而言，可以通过与实际洪涝区域的比对和验证，将第二预测特征映射为一个表示洪涝概率或置信度的数值，这个数值就是子模型A的第一预期输出。在上述洪涝识别子模型A的例子中，已经获得了第一预测特征和第一预期输出。现在，需要根据这些信息来计算子模型A对应的第二代价函数。具体而言，可以利用第一预测特征和第一预期输出之间的差异来构建第二代价函数。例如，可以定义一个损失函数，如均方误差，用于测量第一预测特征与第一预期输出之间的偏差。这个差异度量将作为子模型A的第二代价函数，用于训练和优化该子模型。通过最小化第二代价函数，可以使子模型A的预测结果更接近预期输出，从而提高洪涝识别的准确性和鲁棒性。

在一种可能的实施方式中，本发明实施例还提供以下示例。

(1)获取所述每个地质灾害识别子模型确定的预测特征分别对应的处理结果；

前述根据所述每个第二预测特征，得到第一预期输出的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)根据所述每个第二预测特征分别对应的处理结果，得到第一预期输出；

前述根据所述第一预测特征和所述第一预期输出，得到所述第一地质灾害识别子模型对应的第二代价函数的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)根据所述第一预测特征对应的处理结果和所述第一预期输出，得到所述第一地质灾害识别子模型对应的第二代价函数。

在本发明实施例中，示例性的，在的地质灾害预警方法中，每个地质灾害识别子模型都会根据输入的遥感图像生成预测特征。为了进一步处理这些预测特征，需要将它们与其他信息进行关联和转换。具体而言，可以对每个子模型确定的预测特征进行后续处理，例如标准化、降维或特征选择等操作，以获取相应的处理结果。这些处理结果将用于后续步骤中的计算和分析。假设有一个地质灾害识别子模型B，用于滑坡的识别。该子模型通过遥感图像生成第二预测特征，描述了图像中存在滑坡的情况。为了得到该子模型B的第一预期输出，需要使用与第二预测特征相对应的处理结果。这些处理结果可能是经过降维操作后得到的特征向量。通过将这些处理结果输入到模型或算法中，可以获得子模型B对于滑坡的第一预期输出，例如一个表示滑坡概率或置信度的数值。在上述子模型B的例子中，已经获得了第一预测特征和第一预期输出。现在，需要根据这些信息来计算子模型B对应的第二代价函数。具体而言，可以利用第一预测特征对应的处理结果和第一预期输出之间的差异来构建第二代价函数。例如，可以使用均方误差作为损失函数，衡量第一预测特征处理结果与第一预期输出之间的偏差。这个差异度量将作为子模型B的第二代价函数，用于训练和优化该子模型。通过最小化第二代价函数，可以使子模型B的预测结果更接近预期输出，从而提高滑坡识别的准确性和鲁棒性。

在一种可能的实施方式中，前述根据所述每个第二预测特征，得到第一预期输出的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)获取所述每个第二预测特征分别与所述第一预测特征的相关因子；

(2)根据所述每个第二预测特征以及所述每个第二预测特征分别与所述第一预测特征的相关因子，得到所述第一预期输出。

在本发明实施例中，示例性的，在地质灾害预警方法中，希望根据第二预测特征来推断第一预期输出。为了实现这一目标，需要获得每个第二预测特征与第一预测特征之间的相关性信息，即相关因子。具体而言，可以通过计算两者之间的相关系数(如Pearson相关系数)或其他相关性度量来衡量它们之间的关联程度。这些相关因子将用于后续步骤中的计算和推断。假设有一个地质灾害识别子模型C，用于火山喷发的识别。该子模型根据遥感图像生成第二预测特征，描述了图像中存在火山喷发的情况。为了得到该子模型C的第一预期输出，需要使用第二预测特征以及与之对应的相关因子。具体而言，可以将第二预测特征乘以相应的相关因子并进行加权求和，从而得到第一预期输出。这个加权求和的过程将充分考虑每个第二预测特征与第一预测特征之间的相关性，并根据其重要性来计算第一预期输出。最终的结果可以是一个表示火山喷发概率或置信度的数值。

在一种可能的实施方式中，前述获取所述每个第二预测特征分别与所述第一预测特征的相关因子的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)获取所述第一预测特征对应的第一权重分布；

(2)获取任一第二预测特征对应的第二权重分布；

(3)根据所述第一预测特征对应的第一权重分布和所述任一第二预测特征对应的第二权重分布，得到所述任一第二预测特征与所述第一预测特征的相关因子。

在本发明实施例中，示例性的，在地质灾害预警方法中，希望获取第一预测特征的第一权重分布。这个权重分布用于衡量第一预测特征在地质灾害识别中的重要性和贡献度。具体而言，可以利用模型训练过程中的特征权重或特征重要性排名来获取第一预测特征对应的第一权重分布。这个分布将反映出不同特征之间的相对重要性，从而影响后续步骤中的权重计算和相关因子的推断。假设有一个地质灾害识别子模型D，用于地震预测。该子模型根据遥感图像生成第二预测特征，描述了图像中存在地震的情况。为了获取与第二预测特征对应的第二权重分布，需要考虑该特征在地震预测中的重要性和贡献度。具体而言，可以使用类似的方法，如模型训练过程中的特征权重或特征重要性排名，来获取第二预测特征对应的第二权重分布。这个分布将反映出不同特征之间的相对重要性，从而影响后续步骤中的权重计算和相关因子的推断。在上述子模型D的例子中，已经获得了第一预测特征对应的第一权重分布和第二预测特征对应的第二权重分布。现在，需要根据这些信息来计算任一第二预测特征与第一预测特征之间的相关因子。具体而言，可以将第一预测特征对应的第一权重分布和任一第二预测特征对应的第二权重分布进行加权求和，并进行归一化处理，以得到相关因子。这个相关因子将反映出第一预测特征和任一第二预测特征之间的关联程度和重要性。通过这种方式，可以利用权重分布来推断地质灾害识别子模型对应的相关因子。

在一种可能的实施方式中，所述每个地质灾害识别子模型中存在利用目标任务单元替换初始地质灾害识别模型中的基准处理单元得到的地质灾害识别子模型，所述目标任务单元对应的消耗资源负载低于所述基准处理单元对应的消耗资源负载，所述初始地质灾害识别模型为用于进行地质灾害识别的仅存在一个路径的基础模型。

在本发明实施例中，示例性的，在一个地质灾害识别系统中，有一个基础模型A用于进行地质灾害的识别。该模型A由多个处理单元组成，每个处理单元对应一个特定的任务，在地质灾害的识别过程中起到关键作用。这些处理单元可能包括图像预处理、特征提取、分类和判断等。每个处理单元都消耗一定的计算资源，并且在整个识别过程中具有相对较高的资源负载。为了降低地质灾害识别模型的资源负载，考虑通过替换一部分基准处理单元来构建地质灾害识别子模型B。选择一个目标任务单元，该任务单元与基准处理单元类似，但其对应的消耗资源负载较低。例如，可以使用轻量级的神经网络结构或者简化的特征提取方法来替代原始的复杂处理单元。这样一来，子模型B在进行地质灾害识别时将具有更低的资源消耗，从而提高了系统的效率和性能。假设选择了一个更简单的特征提取方法作为目标任务单元，并用它替换了原始地质灾害识别模型中的一个基准处理单元。在实际应用中，这个简化的特征提取方法可能只需要较少的计算资源和存储空间，并且可以在较短的时间内完成处理。相比之下，原始的基准处理单元可能是一个复杂的卷积神经网络，需要大量的计算资源和时间。因此，通过使用目标任务单元，降低了地质灾害识别子模型的资源负载，使得识别过程更加高效。

在一种可能的实施方式中，前述获取样本遥感图像的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)对初始样本图像在时域和/或空间域中进行数据扩充，得到所述样本遥感图像。

在本发明实施例中，示例性的，在地质灾害预警系统中，需要使用遥感图像作为输入来进行地质灾害的识别。为了增加训练样本的多样性和数量，可以对初始样本图像进行数据扩充。数据扩充是通过对原始图像进行一系列变换和操作来生成新的样本图像的过程。在时域上，可以进行时间序列的扩充，即选择不同时间点的遥感图像来构成输入样本。这样可以考虑到地质灾害的动态演变过程。在空间域上，可以进行几何变换(如旋转、缩放、翻转等)或图像处理(如模糊、锐化等)来扩充样本的视角和表现形式。在上述的地质灾害预警系统中，经过数据扩充的过程后，可以得到一组新的样本遥感图像。这些图像由初始样本图像经过时域和/或空间域的变换和操作而生成。这些样本遥感图像将用于训练地质灾害识别模型，以提高其鲁棒性和泛化能力。每个样本图像都具有不同的特征和视角，从而增加了模型对不同地质灾害情况的学习能力。

下面提供一种本发明实施例的整体实施方式。

假设有一个位于山区的小镇，该地区经常发生地质灾害如滑坡、泥石流等。为了提高对这些灾害的预警能力，相关部门决定使用的基于GIS的地质灾害预警方法。

首先，从GIS系统中获取该小镇的原始数据，并从中提取遥感图像。接下来，需要一个训练好的地质灾害识别模型，该模型是通过以下步骤获取的：收集了一批带有灾害类型标签的样本遥感图像，比如滑坡、泥石流等。这些样本遥感图像被输入到至少两个地质灾害识别子模型中进行识别操作，得到各自确定的预测特征和地质灾害类型。根据每个地质灾害识别子模型的第一代价函数(衡量灾害类型与标签之间的偏差)和第二代价函数(衡量预测特征间的偏差)，得到目标代价函数。还加入了多样性增强代价函数以增强各子模型预测特征之间的多样性。最后，根据目标代价函数对每个地质灾害识别子模型进行训练，得到目标地质灾害识别模型。

然后，将收集到的小镇遥感图像输入这个训练好的地质灾害识别模型中，得到当前可能发生的灾害类型，比如模型预测未来一周内该区域有较大概率发生滑坡。

最后，根据这个预测结果，生成并发布了一个关于小镇可能发生滑坡的预警信息，包括预警级别、预计影响范围和建议采取的防范措施等。这样，小镇的居民和对应负责人员就可以提前做好准备，降低灾害可能带来的损失。

在此过程中，还通过在时域和/或空间域中对初始样本图像进行数据扩充，以丰富样本遥感图像。此外，在子模型中利用消耗资源负载较低的目标任务单元替换基准处理单元，使得模型更加高效。

本发明实施例提供一种计算机设备100，计算机设备100包括处理器及存储有计算机指令的非易失性存储器，计算机指令被处理器执行时，计算机设备100执行前述的基于GIS的地质灾害预警方法。如图2所示，图2为本发明实施例提供的计算机设备100的结构框图。计算机设备100包括存储器111、处理器112及通信单元113。为实现数据的传输或交互，存储器111、处理器112以及通信单元113各元件相互之间直接或间接地电性连接。

出于说明目的，前面的描述是参考具体实施例而进行的。但是，上述说明性论述并不打算穷举或将本公开局限于所公开的精确形式。根据上述教导，众多修改和变化都是可行的。选择并描述这些实施例是为了最佳地说明本公开的原理及其实际应用，从而使本领域技术人员最佳地利用本公开，并利用具有不同修改的各种实施例以适于预期的特定应用。出于说明目的，前面的描述是参考具体实施例而进行的。但是，上述说明性论述并不打算穷举或将本公开局限于所公开的精确形式。根据上述教导，众多修改和变化都是可行的。选择并描述这些实施例是为了最佳地说明本公开的原理及其实际应用，从而使本领域技术人员最佳地利用本公开，并利用具有不同修改的各种实施例以适于预期的特定应用。